具有动态可用性的环境选择性使终身持续学习成为可能
Martin L L R Barry1, Wulfram Gerstner2, Guillaume Bellec3
1Department of Life Sciences, Department of Computer Sciences École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Switzerland; Appitech lab, Hautes écoles spécialisé (HES-SO), Switzerland.
大脑的终身学习 (或持续学习,CL) 能力,使技能随着时间的推移保持,仍然是一个. 这项研究提出了一个生物可信的元可塑性规则,涉及情境选择性神经元和局部可用性变量,以使CL.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 机器学习 机器学习
- 认知科学 认知科学
背景情况:
- 人类大脑表现出了非凡的终身学习 (或持续学习,CL) 能力,尽管有新的学习经验,但在长时间内保留技能.
- 实现这种持久记忆和技能检索的基础神经机制尚未完全理解.
研究的目的:
- 提出一种新的,生物可信的元可塑性规则,解释大脑的终身学习 (CL) 能力.
- 在神经中心模型中将这一规则正式化,并在模拟中评估其性能.
主要方法:
- 开发一个基于两个原则的元可塑性规则:情境选择性神经元和调节可塑性的局部可用性变量.
- 这些原则的神经中心形式化,为CL创建一个计算模型.
- 模拟模型的图像识别和自然语言处理基准对CL.
主要成果:
- 提出的模型成功地平衡了遗忘和巩固,这对于有效的终身学习 (CL) 至关重要.
- 该模型在基准任务上与当代CL算法相比,展示了优越的转移学习性能.
- 神经元选择性和神经元范围的整合成为启用CL的可行假设.
结论:
- 拟议的元可塑性规则提供了一个简单而有效的机制,使神经系统能够实现终身学习 (CL).
- 这种神经中心的方法为理解和复制大脑不断学习的能力提供了一个有希望的方向.
- 这些发现表明,人工智能的潜在应用是为了开发更强大,更适应性的学习系统.
更多相关视频
10:43Eye-tracking Technology and Data-mining Techniques used for a Behavioral Analysis of Adults engaged in Learning Processes
Published on: June 10, 2021
08:05Measuring Statistical Learning Across Modalities and Domains in School-Aged Children Via an Online Platform and Neuroimaging Techniques
Published on: June 30, 2020
相关概念视频
Purposive Learning
Cognitive Learning
E. C. Tolman's theory of purposive behavior emphasizes that much behavior is goal-directed. He argued that to understand behavior, we must look at the entire sequence of actions leading to a goal. For instance, high school students study hard, not just due to past reinforcement but also to achieve the goal of getting into a good college.
Tolman introduced the idea that behavior is influenced by...
Observational Learning
Introduction to Learning
In contrast to learned behaviors, unlearned behaviors such as crying, sexual...
Associative Learning
Classical conditioning, also known...
Dose-Response Relationship: Selectivity and Specificity
